如何为 C++ 库实现 Python 接口
How to Implement Python Interfaces for C++ Libraries
为 C++ 库创建 Python 接口的 best/standard 方法是什么？
我知道以前有人在这里问过这个问题，但那是在 2008 年，may/likely 从那以后情况发生了变化。
我环顾四周并测试了几种不同的方法，但无法确定哪种方法最好。到目前为止，我已经尝试过 Swig、ctypes 和 cppyy，并且认为 cppyy 是迄今为止要实现的 easiest/fastest。我看过有关 Swig 的建议，但花了很长时间才让 Swig 工作，而且结果并不令人印象深刻。有现行标准吗？为什么人们如此推荐 Swig 而我却没有听说过 cppyy？谢谢。
SWIG 自 1996 年 2 月以来一直存在，支持多种语言，而不仅仅是 Python。虽然现在的 cppyy 是从 2003 年 2 月开始的，作为 RootPython，它一直是嵌入 ROOT (http://root.cern.ch) 的，并且不能单独使用。自今年 3 月以来，所有三个主要平台的 PyPI 上的完整、简单的带轮子安装才存在，而 conda-forge（对于 Linux 和 Mac）两个月后才存在。所以，尽管它有很长的血统，但在更广泛的 Python 世界中，cppyy 确实很新鲜，这就是为什么我怀疑很多人还没有听说过它，而 SWIG 是它们所有人的（精神）祖先。
努力使 cppyy 可用的原因是它提供了很多其他绑定器没有的功能，并且不容易添加：兼容的 C++17 解析器（[= Clang/LLVM 的 28=]；自动模板实例化、交叉继承和回调，全部在 运行 时间（Cling 的 b/c）；和更好的表现。它也不创建C扩展模块，所以你只需要为不同版本Python重新编译cppyy本身，但是none绑定代码。
现在，关于什么是最好的第一个问题。好吧，这取决于用例。例如，如果您需要的绑定不仅仅是 Python，SWIG 是您的最佳选择。如果你有很多模板，你不能在构建时全部实例化，需要性能和扩展，或者有一个有很多接口的 C++ 框架，那么 cppyy 很难被击败。如果您拥有现代 C++ 并且不希望任何 运行 时间依赖外部库，那么 PyBind11 就是它所在的位置。
这些天我不能推荐ctypes。唯一真正的好处是它是大多数 Python 的内置模块，但随着 PyPI 和 conda 的出现，它已经变得没有实际意义。如果你想要一个超轻量级的 C 绑定器（不是 C++，但你可以用 C 助手包装这些函数），那么请选择 CFFI。
关于您是否有标准的问题：没有，没有一种活页夹最适合所有用例。甚至比你提到的还要多很多，但他们中的许多人在相同的 space 中发挥作用（例如 SWIG 与 SIP，以及 PyBind11 与 boost.python），我不会推荐他们而不是您已经尝试过的。我确实想指出 AutoWIG，它是一个使用 Clang 和 PyBind11 或 boost.python 代码作为输出的生成器；和 cython，这是一个类似于 Python 的代码，用于编写 C 扩展模块，并且具有一些（有限的）C++ 支持。我一直觉得cython既不存在也不存在，但是很多人喜欢它，它在科学界和数学密集型代码中被广泛使用，因此它的质量得到了保证。
现在，即使没有 "standard"，所有绑定器都可以将代理转换为 PyCapsule 对象并重新绑定它们。因此，尽管有时有点笨拙，但您实际上可以在一个应用程序中混合使用活页夹。
最后一点：CFFI 和 cppyy（通过 CFFI 的后端）在 PyPy 上具有接近本机的性能。不幸的是，cppyy 在 PyPy 上不像在 CPython 上那样是最新的（例如，仍然缺少交叉继承），但它已经到了。其他绑定器通过 Python C-API 工作，它在 PyPy 上具有完整的功能，但会阻止 JIT 完成其工作，从而降低性能。
完全免责声明：我是 cppyy 的作者，现在我只使用 cppyy、CFFI 和 PyBind11 来满足我的绑定需求。
为 C++ 库创建 Python 接口的 best/standard 方法是什么？
我知道以前有人在这里问过这个问题，但那是在 2008 年，may/likely 从那以后情况发生了变化。
我环顾四周并测试了几种不同的方法，但无法确定哪种方法最好。到目前为止，我已经尝试过 Swig、ctypes 和 cppyy，并且认为 cppyy 是迄今为止要实现的 easiest/fastest。我看过有关 Swig 的建议，但花了很长时间才让 Swig 工作，而且结果并不令人印象深刻。有现行标准吗？为什么人们如此推荐 Swig 而我却没有听说过 cppyy？谢谢。
SWIG 自 1996 年 2 月以来一直存在，支持多种语言，而不仅仅是 Python。虽然现在的 cppyy 是从 2003 年 2 月开始的，作为 RootPython，它一直是嵌入 ROOT (http://root.cern.ch) 的，并且不能单独使用。自今年 3 月以来，所有三个主要平台的 PyPI 上的完整、简单的带轮子安装才存在，而 conda-forge（对于 Linux 和 Mac）两个月后才存在。所以，尽管它有很长的血统，但在更广泛的 Python 世界中，cppyy 确实很新鲜，这就是为什么我怀疑很多人还没有听说过它，而 SWIG 是它们所有人的（精神）祖先。
努力使 cppyy 可用的原因是它提供了很多其他绑定器没有的功能，并且不容易添加：兼容的 C++17 解析器（[= Clang/LLVM 的 28=]；自动模板实例化、交叉继承和回调，全部在 运行 时间（Cling 的 b/c）；和更好的表现。它也不创建C扩展模块，所以你只需要为不同版本Python重新编译cppyy本身，但是none绑定代码。
现在，关于什么是最好的第一个问题。好吧，这取决于用例。例如，如果您需要的绑定不仅仅是 Python，SWIG 是您的最佳选择。如果你有很多模板，你不能在构建时全部实例化，需要性能和扩展，或者有一个有很多接口的 C++ 框架，那么 cppyy 很难被击败。如果您拥有现代 C++ 并且不希望任何 运行 时间依赖外部库，那么 PyBind11 就是它所在的位置。
这些天我不能推荐ctypes。唯一真正的好处是它是大多数 Python 的内置模块，但随着 PyPI 和 conda 的出现，它已经变得没有实际意义。如果你想要一个超轻量级的 C 绑定器（不是 C++，但你可以用 C 助手包装这些函数），那么请选择 CFFI。
关于您是否有标准的问题：没有，没有一种活页夹最适合所有用例。甚至比你提到的还要多很多，但他们中的许多人在相同的 space 中发挥作用（例如 SWIG 与 SIP，以及 PyBind11 与 boost.python），我不会推荐他们而不是您已经尝试过的。我确实想指出 AutoWIG，它是一个使用 Clang 和 PyBind11 或 boost.python 代码作为输出的生成器；和 cython，这是一个类似于 Python 的代码，用于编写 C 扩展模块，并且具有一些（有限的）C++ 支持。我一直觉得cython既不存在也不存在，但是很多人喜欢它，它在科学界和数学密集型代码中被广泛使用，因此它的质量得到了保证。
现在，即使没有 "standard"，所有绑定器都可以将代理转换为 PyCapsule 对象并重新绑定它们。因此，尽管有时有点笨拙，但您实际上可以在一个应用程序中混合使用活页夹。
最后一点：CFFI 和 cppyy（通过 CFFI 的后端）在 PyPy 上具有接近本机的性能。不幸的是，cppyy 在 PyPy 上不像在 CPython 上那样是最新的（例如，仍然缺少交叉继承），但它已经到了。其他绑定器通过 Python C-API 工作，它在 PyPy 上具有完整的功能，但会阻止 JIT 完成其工作，从而降低性能。
完全免责声明：我是 cppyy 的作者，现在我只使用 cppyy、CFFI 和 PyBind11 来满足我的绑定需求。